Цифровизация – угроза или возможность развития для менеджмента?
Гадасина Л.В.1, Пивень Г.И.1
1 Санкт-Петербургский государственный университет, Россия, Санкт-Петербург
Скачать PDF | Загрузок: 5 | Цитирований: 48
Статья в журнале
Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 8, Номер 4 (Октябрь-Декабрь 2018)
Цитировать:
Гадасина Л.В., Пивень Г.И. Цифровизация – угроза или возможность развития для менеджмента? // Вопросы инновационной экономики. – 2018. – Том 8. – № 4. – С. 565-574. – doi: 10.18334/vinec.8.4.39491.
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=36816161
Цитирований: 48 по состоянию на 30.01.2024
Аннотация:
В условиях цифровой экономики перед менеджерами встают новые задачи, меняется их роль и принципы управления компанией. В частности перед ними встает вопрос: Какие именно технологии и принципы цифровой экономики необходимо внедрять? Данная статья направлена на указание проблемных мест в сфере менеджмента в новых условиях. В статье проводится анализ международных стандартов и сводов знаний, которые на прямую связаны с организацией управленческого процесса в компаниях.
Ключевые слова: менеджмент, управление компанией, цифровая экономика, стандарт, цифровые технологии, свод знаний
JEL-классификация: M11, L86, M21
Введение
Переход общества к новому экономическому укладу, связанному со всеобщей цифровизацией, требует новых подходов в управлении компаниями, а следовательно, является вызовом для топ-менеджеров. Перед менеджерами встает ряд вопросов, таких как:
· Как именно руководить предприятием в XXI веке?
· Необходимо ли менеджерам и владельцам компаний внедрять элементы цифровой экономики в свое производство и/или реализацию готовой продукции?
· Готов ли потребитель к изменениям на рынке?
· Каким образом сбалансировать применение новых технологий и наемного труда персонала?
· Какие риски для менеджеров могут таить новые технологии?
В настоящее время в программах развития многих компаний в основном описывается развитие в технологическом плане, что соответствует концепции Индустрии 4.0. При этом цифровая экономика это более широкое понятие.
Профессор РАН, проректор по научной работе и инновациям Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники Мещеряков Р. считает, что к термину «цифровая экономика» существует два подхода. Первый подход «классический»: цифровая экономика – это экономика, основанная на цифровых технологиях, и при этом правильнее характеризовать исключительно область электронных товаров и услуг. Классические примеры – телемедицина, дистанционное обучение, продажа медиа-контента (кино, ТВ, книги и пр.). Второй подход – расширенный: «цифровая экономика – это экономическое производство с использованием цифровых технологий» [18]. В работе [13] (Arenkov, Bichun, 2018) отмечается, что большинство внешних и внутренних коммуникаций между экономическими субъектами (людьми, компаниями, государством) в условиях цифровой экономики осуществляются с помощью цифровых технологий в онлайн-среде.
В работе [15] (Boyko, Evnevich, Kolyshkin, 2017) дается следующее определение: цифровая экономика – это «совокупность видов деятельности, базирующихся на цифровых технологиях, а также инфраструктура, обеспечивающая функционирование цифровых технологий. Под цифровыми технологиями в данном случае следует понимать технологии, связанные с созданием, сбором, обработкой, хранением и передачей информации на основе цифровых систем». В [18] отмечается, что в рамках данных экономических условий бизнес-модели и модель формирования добавочной стоимости претерпевают трансформацию, при этом увеличивается значение индивидуального подхода к формированию продуктов.
Также в иностранной литературе можно столкнуться со следующим определением цифровой экономики: всемирная сеть экономической деятельности, коммерческих транзакций и профессиональных взаимодействий, которые обеспечиваются информационно-коммуникационными технологиями (ИКТ) [12].
Цифровая трансформация компании влечет изменение ее структуры, системы управления и культуры [14] (Arenkov et al., 2018). В этих условиях перед менеджерами встают новые задачи, меняется их роль и принципы управления компанией. Например, к топ-менеджменту переходит часть функций, связанных с управлением данными в компании, которые традиционно относились к ИТ. Однако в условиях цифровой экономики данные становятся одним из активов компании, а в некоторых случаях и единственным (например, компания Uber). В связи с этим расширяется и спектр процессов и функций, которые охватывает управление данными. В работе [16] (Gadasina, Ivanova, Lezina, 2017) отмечается, что в этих условиях необходимо объединяющее руководство бизнесом и ИТ в области работы с данными.
Одно из важных противоречий цифровой эпохи следующее: с одной стороны, менеджеры обязаны создавать новые рабочие места, тем самым исполняя социальную ответственность бизнеса перед государством и населением. С другой стороны, менеджеры должны внедрять передовые производственные технологии, которые позволяют предприятию сэкономить важные ресурсы. Если менеджер не внедряет передовые технологии, то он подвергает огромному риску компанию, а именно возникает риск технологического отставания компании и дальнейшие ее закрытие. Однако при высоком внедрении роботизации существует возможность сокращения сотрудников и роста безработицы (в первую очередь среди рабочих с низкой квалификацией), что, в свою очередь, может привести к повышению социальных протестов и недовольству населения. Кроме того, непосредственно сами менеджеры рискуют потерять свои рабочие места из‑за того, что большинство процессов будут осуществляться автоматически. Координация процессов будет происходить в режиме реального времени и 24/7, что говорит о том, что многие менеджеры просто станут лишними из‑за высокой цифровизации процессов. Именно поэтому перед менеджерами XXI века стоит весьма трудная задача по соблюдению баланса между технологическими новшествами, среди которых роботизация производства и, как следствие, создание «умных фабрик» (smart factory), и сотрудниками.
Стоит отметить, что существует совсем противоположная точка зрения, которая основывается на суждении, что с внедрением роботизации на производство увеличатся производственные мощности и произойдет экономия стратегически важных ресурсов у предприятия. При этом работники смогут пройти переквалификацию, не потеряют свои рабочие места, станут более гибкими и мобильными. В качестве примера сторонники данной теории приводят внедрение программы «1С: Бухгалтерия». В самом начале ее внедрения многие бухгалтера были уверены, что она погубит их профессию и приведет к резкому сокращению бухгалтеров на местах. Однако этого не наблюдалось. Вдобавок увеличилась мобильность самих бухгалтеров. Перед ними открылись возможности дополнительного заработка от ведения бухгалтерии малых предпринимателей, а предприниматели теперь могут себе позволить в зависимости от размера предприятия не держать бухгалтера на постоянной основе. Можно привести аналогичный пример с компанией Uber, которая совершила революцию в сфере пассажирских перевозок. При этом изначально затея компании считалась вредительством для отрасли, т.к. пришлось бы уволить всех операторов таксопарков, сократить количество работающих таксистов (данное суждение базировалось на том, что увеличится мобильность таксистов, а спрос останется тот же, что приведет к неизбежному сокращению), демпингование цен в отрасли (это привело бы к сокращению чистой прибыли предприятий). Со временем оказалось, что необходимость в увольнении таксистов и операторов отсутствует, увеличились спрос на такси и чистая прибыль компании. При этом приложение мобильного такси позволило привлечь новых таксистов, для которых перевозка пассажиров является дополнительным заработком в свободное от основной работы время.
В качестве примера развития цифровых технологий на высоком государственном уровне можно привести программу развития Центрального банка Российской Федерации (ЦБ РФ): «Основные направления развития финансовых технологий на период 2018-2020 годов» [17]. В данной программе представлен перечень технологий, которые ЦБ РФ будет развивать в пределах финансового сектора Российской Федерации:
1. Исследование, анализ и разработка предложений по применению финансовых технологий:
1.1. RegTech и SupTech.
1.2. Big Data и Smart Data.
1.3. Мобильные технологии.
1.4. Искусственный интеллект, роботизация и машинное обучение.
1.5. Открытые интерфейсы (OpenAPI).
2. Создание и развитие финансовой инфраструктуры:
2.1. Система передачи финансовой информации.
2.2. Сквозной идентификатор клиента.
2.3. Платформа для облачных сервисов.
Исходя из выше перечисленного, можно сделать вывод, что при развитии данных технологий на серверах российских банков будет собрана полная информация о пользователях российской банковской системы, вплоть до получения некоторых биологических данных клиента (контур лица, сетчатка глаза и отпечатки пальцев). При этом возникает ряд закономерных вопросов к компаниям, собирающим такую информацию:
1. Предоставляет ли компания перечень мер и контрмер по защите такого рода информации?
2. Какие законодательные меры способны гарантировать безопасность такого рода информации?
3. Создана ли уже соответствующая инфраструктура для защиты собранной информации о клиентах?
4. Какую ответственность понесут компании в случае утечки или недобросовестной обработки информации?
5. Будет ли ограничено взаимодействие между компаниями в плане получения информации о совместных клиентах?
Стоит отметить, что корпоративная практика знает и неудачные примеры компаний с мировым именем, которые безоговорочно использовали только одну технологию для развития своего бизнеса. Ярким примером может служить компания Kodak, которая не захотела развивать цифровую фотографию, т.к. искренне верила в длительный успех аналоговых фото. Из-за этого компания не развивала другие направления деятельности, что впоследствии привело к ее банкротству.
Кроме того, как ранее было отмечено, до сих пор мировыми организациями не было выработано единого подхода к применению, управлению и определению границ использования цифровых технологий, что вынуждает многих менеджеров действовать вслепую с абсолютным отсутствием ориентиров по применению новых технологий. Иными словами, менеджеры не в состоянии гарантировать 100 %-ную отдачу цифровых технологий в связи с тем, что отсутствуют правила и стандарты, которые помогли бы менеджерам понять потенциал сегодняшних технологий.
Таким образом, в настоящее время менеджерам необходимо найти новые стандарты, своды знаний и фреймворки, помогающие выстраивать успешные стратегии управления компанией в условиях цифровой экономики. В данной работе предлагается выделить приоритетные направления, за которые в компании будет нести ответственность непосредственно менеджмент в условиях цифровой экономики, и сформировать перечень стандартов и сводов знаний, необходимый для развития данных направлений в компании.
В качестве основы выявления направлений было решено взять отчет международной консалтинговой компании McKinsey [11]. В отчете выделены риски цифровой экономики на примере банковской сферы, которая может стать флагманом цифровой экономики.
Области ответственности менеджмента (на основе исследований McKinsey):
1. Управление данными. В XXI веке данные стали ценным ресурсом, который требует особого учета и внимания как актив компании. Нынешние условия рынка требуют от компаний усовершенствования системы управления данными, что позволяет обеспечить оперативность реагирования на внутренние и внешние потребности.
2. Автоматизация процессов и рабочих процессов. Создание интеллектуальных рабочих процессов – интегрированная последовательность, выполняемая группами людей и машинами на протяжении всего жизненного цикла.
3. Сложная, своевременная и гибкая внутренняя инфраструктура компании, позволяющая подстраиваться под новые способы взаимодействия с внешней экосистемой. Целью данного направления является поддержание инновационных решений для хранения данных, новых интерфейсов, более легкого доступа к экосистеме предприятия и т.д.
4. Расширенная аналитика и автоматизация принятия решений. Сложные модели принятия решений, например, построенные на алгоритмах машинного обучения, смогут делать более точные прогнозы и способствовать более эффективному принятию решений.
5. Интеллектуальная визуализация и интерфейсы. Менеджмент создает требования к аналитическим панелям, поскольку именно на их основе принимаются управленческие решения.
6. Внешняя экосистема. Данное направление направлено на анализ участников внешней среды компании. Целью анализа является определение мотивов и потребностей участников внешней экосистемы. В дальнейшем это позволит кампании понять, как определить потенциал рынка и как лучше себя позиционировать.
7. Культура и политика компаний в сфере персонала. Данное направление определяет культурные основы компании, которые в нынешних условиях должны ориентироваться на цифровую подкованность и гибкость персонала.
В таблице собраны для каждого направления ответственности перечни современных стандартов ISO, сводов знаний и аналитических записок. Своды знаний – Body of Knowledge (BoK) – создаются, как правило, некоммерческими ассоциациями и содержат наиболее полные руководства в определенной профессиональной области. Часто такие своды становятся основой сертификации специалистов и показателем развитости описываемой профессиональной области. Аналитические записки, создаваемые, как правило, крупными компаниями или аналитическими агентствами, обобщают опыт и лучшие практики в определенных профессиональных областях.
Таблица
Источники профессиональных знаний по направлениям ответственности менеджеров
Направление
ответственности
|
Стандарт
|
Своды знаний
|
Управление
данными
|
ISO
9000, 9001, 9002, 9004 [26], 10032 [27], 16175 [19], 17826
[28], 18598
[20], 19731 [21], 20000-1 [29], 22301 [31],
26324 [32]
|
DMBOK
[3],
TOGAF
[10]
|
Автоматизация
процессов и рабочих мест
|
ISO
19731, 21500
[30], 29161 [22]
|
BPM
CBOK [6], OMBOK [1], Отчеты
HBR [1],
BCG [2]
|
Сложная
внутренняя инфраструктура компании
|
ISO
7498
[24], 9000, 9001, 9002, 9004, 10032, 16175,
17826, 18598, 19731, 20000-1, 22301
|
BABOK
[5], COBIT [7], PMBOK [8], TOGAF, BIZBOK [9]
|
Расширенная
аналитика и автоматизация принятия решений
|
ISO
8571
[25], 9000, 9004, 16175
|
BABOK,
TOGAF, CRISP-DM
[2]
|
Интеллектуальная
визуализация и интерфейсы
|
ISO
10032, 17826, 19731
|
DMBOK,
CRISP-DM
|
Культура
и политика копаний в сфере персонала
|
ISO
9000, 9001,
9002, 9004, 20000-1, 22301, 28000 [33]
|
Отчеты McKinsey, BCG, HBR
|
Внешняя
экосистема
|
ISO
9000, 9001, 9002, 9004, 22301, 28000, 37500
[23]
|
OPBOK
[4],
Отчеты РАЭК и HBR |
Анализируя данные, собранные в таблице, можно сделать вывод, что большинство стандартов (исключение составляют стандарты ISO 9000, 9001, 9002, 9004, 19731, 21500, 28000) разработано для представителей ИТ. Стоит отметить, что некоторые ISO (7498, 8571, 10031, 16175, 17826, 18598, 20000-1) можно было бы трансформировать и свести в один, предназначенный для представителей топ-менеджмента, с тем, чтобы они могли получить представление о создании информационных систем. В дальнейшем это помогло бы менеджерам более структурированно формировать задачи для ИТ-отдела компании, тем самым подтвердив тезис о том, что данные и информационные системы являются одним из ключевых активов компании, т.к. входят в спектр интересов представителей топ-менеджмента. Кроме того, необходимо заметить, что в дальнейшем выше перечисленные международные стандарты можно и необходимо соединить в один цикл стандартов, созданный специально для представителей менеджмента. При этом своды знаний в большей степени предназначены для топ-менеджмента. Заметим, что многие стандарты и своды знаний не переведены русский язык и не адаптированы под российское пространство (эти своды знаний и стандарты выделены в таблице курсивом).
Заключение
Проведенный анализ показал, что нет достаточного количества стандартов, необходимых менеджменту для осуществления эффективного управления. В этих условиях, используя свой опыт и лучшие практики, менеджеры должны сами стать инициаторами создания подобных стандартов и сводов знаний, удовлетворяющих новым вызовам функционирования компании в условиях цифровой экономики.
В настоящий момент бизнесу представилась уникальная возможность, исходя из своей практики применения цифровых технологий, засвидетельствовать лидирующую позицию компании не только как лидера в своей сфере деятельности, но и как международного бизнес новатора. Опыт такого новаторства захотят получить многие, что может позволить компании монетизировать свои знания. Однако такого рода успех возможен только при работе многопрофильной команды, которая должна понимать значимость информационной инфраструктуры в рамках отдельно взятой компании.
[1] Harvard Business Review (HBR) – ежемесячный научно-популярный журнал, посвящённый различным вопросам управления бизнесом.
[2] The Boston Consulting Group (BCG) – международная компания, специализирующаяся на управленческом консалтинге.
Источники:
Chapman P., Clinton J., Kerber R., Khabaza T., Reinartz T., Shearer C., et al. -2000. CRISP-DM 1.0. CRISP-DM Consortium
Earley S. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge. - New Jersey: Technics Publications, 2017. – 449-497 с.
Outsourcing Professional Body of Knowledge – OPBOK. / version 10. - Van Haren Publishing, 2014.
A guide to business analysis body of knowledge – BABOK. / version 3., 2014. – 512 с.
International Association of Business Process Management Professionals, BPM CBOK, Version 3.0, 1st Edition. Abpmp.org. [Электронный ресурс]. URL: http://www.abpmp.org.
ISACA, COBIT 5.0: Framework, Illinois: ISACA Publishing, 2013
Larson E.W., Gray C.F. Guide to the Project Management Body of Knowledge: PMBOK Guide. , 2015.
The Business Architecture Guild has released its most recent Guide to the Business Architecture Body of Knowledge™ (BIZBOK®) 6.0 in 2017
TOGAF Version 9. Up.ac.za. [Электронный ресурс]. URL: https://www.up.ac.za/media/shared/Legacy/sitefiles/file/44/1066/2018/8136/tempfolder/togaf9.pdf ( дата обращения: 12.06.2018 ).
The future of risk management in the digital era. McKinsey. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mckinsey.com/business-functions/risk/our-insights/the-future-of-risk-management-in-the-digital-era ( дата обращения: 12.06.2018 ).
Ziegler M., Rossmann S. Digital Machinery Decoded. A practical guide for machinery companies to navigate digital transformation and outperform competition. Porsche. [Электронный ресурс]. URL: https://www.porsche-consulting.com/fileadmin/docs/Startseite/News/tt1309/Porsche_Consulting_Digital_Machinery_Decoded.pdf ( дата обращения: 12.06.2018 ).
13. Аренков И.А., Бичун Ю.А. К вопросу трансформации управления знаниями промышленного предприятия в цифровой экономике // Вестник факультета управления СПбГЭУ. – 2018. – № 3. – С. 4-9.
14. Аренков И.А., Смирнов С.А., Шарафутдинов Д.Р., Ябурова Д.В. Трансформация системы управления предприятием при переходе к цифровой экономике // Российское предпринимательство. – 2018. – № 5. – С. 1711-1722.
15. Бойко И.П., Евневич М.А., Колышкин А.В. Экономика предприятия в цифровую эпоху // Российское предпринимательство. – 2017. – № 7. – С. 1127-1136. – doi: 10.18334/rp.18.7.37769.
16. Гадасина Л.В., Иванова В.В., Лезина Т.А. Компетенции по управлению данными: российский и западный подходы // Менеджмент в России и за рубежом. – 2017. – № 1. – С. 87-95.
Основные направления развития финансовых технологий на период 2018–2020 годов. Центральный банк Российской Федерации. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cbr.ru/content/document/file/35816/on_fintex_2017.pdf.
Урманцева А. Цифровая экономика: как специалисты понимают этот термин. Ria.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://ria.ru/science/20170616/1496663946.html ( дата обращения: 12.06.2018 ).
ISO 16175 Information and documentation -- Principles and functional requirements for records in electronic office environments
ISO/IEC 18598: 2016 Information technology -- Automated infrastructure management (AIM) systems -- Requirements, data exchange and applications
ISO 19731:2017 Digital analytics and web analyses for purposes of market, opinion and social research -- Vocabulary and service requirements
ISO/IEC 29161: 2016 Information technology -- Data structure -- Unique identification for the Internet of Things
ISO 37500: 2014 Guidance on outsourcing
ГОСТ Р ИСО/МЭК 7498-1-99 Информационная технология (ИТ). Взаимосвязь открытых систем. Базовая эталонная модель
ГОСТ Р 34.980.1-92 (ИСО 8571/1-88) Информационная технология (ИТ). Взаимосвязь открытых систем. Передача, доступ и управление файлом
ГОСТ Р ИСО 9000, 9001, 9002, 9004 - 2015 Системы менеджмента качества
ГОСТ Р ИСО/МЭК ТО 10032-2007 Эталонная модель управления данными
ГОСТ Р ИСО/МЭК 17826-2015 Информационные технологии (ИТ). Интерфейс управления облачными данными (CDMI)
ГОСТ Р ИСО/МЭК 20000-1-2013 Информационная технология (ИТ). Управление услугами
ГОСТ Р ИСО 21500-2014 Руководство по проектному менеджменту (IDT)
ГОСТ Р ИСО 22301-2014 Системы менеджмента непрерывности бизнеса
ГОСТ Р ИСО 26324-2015 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Система дискретных идентификаторов объекта
ГОСТ Р 53663-2009 (ИСО 28000:2005) Система менеджмента безопасности цепи поставок
Страница обновлена: 28.07.2024 в 16:02:50